Effect of Acute Fatigue and Training Adaptation on Countermovement Jump Performance in Elite Snowboard Cross Athletes
Notice bibliographique
Résumé
Countermovement jump performance was examined in response to acute neuromuscular (NM) fatigue (study I) and chronic training (study II) in elite snowboard cross (SBX) athletes, through both typical (countermovement jump [CMJ]-TYP) and alternative (CMJ-ALT) CMJ variables. Seven (4 men and 3 women) elite (Olympic-level) SBX athletes participated in study I, and 5 of the same athletes (2 men and 3 women) participated in study II. Countermovement jump variables relating to force, velocity, power, and time were measured during both eccentric and concentric jump phases, with CMJ-TYP variables reflecting CMJ output and CMJ-ALT variables reflecting CMJ mechanics. In study I, CMJ performance was assessed before and after a fatiguing lower-body exercise protocol, and in study II, CMJ performance was examined before and after a 19-week structured training block. Meaningful differences in CMJ performance were examined using the magnitude of change (effect sizes [ES]) for group and individual changes. Acute fatigue decreased peak force and eccentric function, while the duration of the jump increased. The structured training block increased peak force and eccentric function, while jump duration markedly decreased. In both study I and study II, the largest ES were associated with CMJ-ALT variables. The CMJ test seems a suitable monitoring tool in elite SBX athletes for the detection of both acute fatigue and training-adaptation. Compared with CMJ output, CMJ mechanics exhibits more marked and divergent changes after both acute NM fatigue and a structured training block. CMJ-ALT variables should therefore be incorporated into CMJ analysis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».